近年來，伴隨著以高鐵為代表的鐵路客運發送量的快速增長，客運站在旅客實名制查驗環節存在問題日益凸顯，包括：人、證核實難度大，票、證、人一致性準確率低、運營成本高、旅客體驗差等問題。特別是反恐法正式頒布之后，客運站安保等級越來越高、要求越來越嚴，面對新形勢、新要求，如何借助智能科技手段，實現保安全、提質量、促生產、降成本的目標，成為現實而迫切的課題。

  隨著人工智能技術的快速發展，機器視覺在人臉識別領域獲得了突破性發展。2016年的LFW (Labeled Faces in the Wild)的最新測試結果中，通過深度學習技術訓練的人臉識別算法已經達到了驚人的99.15%準確率，已經高于人類對比測試97.52%的結果。人臉識別技術已在大金融、大安防、移動互聯網、教育等領域廣泛應用。但是，以人臉識別技術為基礎的自助化智能設備能否經受得住鐵路客站大客流的考驗；軟件系統能否與公安、客票、旅服等系統實現無縫對接，符合鐵總相關規定要求，必須要通過工程化實踐。

總體需求及設計

  票證人自助核驗閘機作為鐵路實名制驗證的智能化產品，首先，要解決如何完整實現票證核驗的各項功能，包括解讀紙質車票二維碼中的信息，完成票證核驗；與客票系統實時聯網，未取票的旅客可通過機讀二代身份證號碼查找電子客票信息；與旅服系統實時聯網，動態調整預檢計劃；與公安系統實時聯網，在線核驗、實時報警等。其次，要解決人證比對過程中時效性和準確性如何平衡的問題，尤其是在車站人流密集情況下，針對不同光照條件，對運動中的多張人臉如何設計最佳的檢測和追蹤策略，以達到理想效果。第三，要根據不同車站的流線特點進行閘機結構設計，包括侯撿排隊區域的通道設計、機體設計、旅客操作的人機工效設計、旅客引導顯示設計等。最后，同時要充分考慮無人或少人值守的情況下，如何在結構設計中盡可能強化防尾隨進入功能；當發生旅客因各種原因無法順利通過核驗時，人工控制終端如何能及時進行遠程協助，減少擁堵的情況發生。

主要功能  

  1、票證核驗；2、人證比對；3、公安聯網；4、應急處置。

  為保障涉及旅客個人隱私的票證人信息安全，一是信息經閘機加密模塊加密后，經公安專網送到公安業務系統；二是閘機不保存上述敏感信息。

  讓旅客出行更加安全和便捷，讓車站管理更加高效和有序。 “票、證、人自助核驗系統”，集工業控制與通信、人臉檢測及識別技術、生物識別技術、大數據和云計算等高科技技術為一身，有效解決了“旅客的有序排隊、票證人的高效準確核驗、公安的快速精準核查及布控”三大難題。